diff --git a/docs/chapter1/chapter1.md b/docs/chapter1/chapter1.md
index f811105..598fa8e 100644
--- a/docs/chapter1/chapter1.md
+++ b/docs/chapter1/chapter1.md
@@ -26,8 +26,8 @@
 
 在强化学习里面，这两点其实都不满足。举一个 Atari Breakout 游戏的例子，这是一个打砖块的游戏，控制木板，然后把这个球反弹到上面来消除这些砖块。
 
-* 在游戏过程中，大家可以发现这个 agent 得到的观测不是个独立同分布的分布，上一帧下一帧其实有非常强的连续性。
-* 另外一点，在玩游戏的过程中，你并没有立刻获得这个反馈。比如你现在把这个木板往右移，那么只会使得这个球往上或者往左上去一点，你并不会得到立刻的反馈。所以强化学习这么困难的原因是没有得到很好的反馈，然后你依然希望这个 agent 在这个环境里面学习。
+* 在游戏过程中，大家可以发现这个 agent 得到的观测不是个独立同分布的分布，上一帧下一帧其实有非常强的连续性。这就是说，得到的数据是相关的时间序列数据，不满足独立同分布。
+* 另外一点，在玩游戏的过程中，你并没有立刻获得反馈，没有告诉你哪个动作是正确动作。比如你现在把这个木板往右移，那么只会使得这个球往上或者往左上去一点，你并不会得到立刻的反馈。所以强化学习这么困难的原因是没有得到很好的反馈，然后你依然希望 agent 在这个环境里面学习。
 
 ![](img/1.4.png)
 
diff --git a/docs/chapter1/img/1.3.png b/docs/chapter1/img/1.3.png
index e0b113d..ebf8841 100644
Binary files a/docs/chapter1/img/1.3.png and b/docs/chapter1/img/1.3.png differ